Il meteo sulla carta del tempo: correnti settentrionali sull’Italia…

La prima mappa mostra la situazione sinottica prevista in Italia per la mezzanotte prossima (su martedi 12 febbraio).

Un macigno altopressorio si ergerà nella corrente occidentale portante, facendola ondulare vistosamente. 

Sul fianco destro della figura stabilizzante saliranno correnti calde e umide verso le Isole Britanniche; sul fianco sinistro scenderà invece aria fredda di diretta estrazione polare che sulla nostra Penisola darà effetti essenzialmente sul medio-basso Adriatico e al meridione con rovesci anche nevosi in Appennino. Le temperature caleranno su tutta la Penisola sotto forti venti da nord. 

La seconda mappa mostra la situazione attesa in Italia per le ore centrali di domani, martedi 12 febbraio. 

Non si notano cambiamenti significativi; le configurazioni bariche appaiono bloccate e scarsamente evolvibili verso levante. 

Ancora alta pressione sull’Europa occidentale e correnti fredde settentrionali sull’Italia con effetti essenzialmente sulle nostre regioni meridionali e adriatiche. 

Nei giorni seguenti l’alta pressione si coricherà sull’Italia favorendo lo stoppamento dell’aria fredda e condizioni di bel tempo ovunque.  

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La meteorologia è una branca delle scienze atmosferiche che comprende la chimica atmosferica e la fisica dell’atmosfera, con una key focus sulla previsione di weather . Lo studio della meteorologia risale a millenni, sebbene il progresso della meteorologia non sia accaduto per il 18 ° secolo. Il 19 ° secolo ha visto modesti progressi nel campo after climate network di osservazione erano formati in vaste regioni. I precedenti tentativi di previsione di climate dipendevano dallo storico information. Non era until right after la delucidazione delle leggi della fisica e molto più specialmente , il sviluppo del computer , permettendo per la rimedio automatizzata di fantastic {many | numerose | molte | molte • equazioni che modellano il [wpts_spin]clima , nella seconda metà del 20 ° secolo che considerevoli scoperte in meteo previsioni erano compiuto.
I fenomeni meteorologici sono eventi osservabili climatici che sono spiegati dalla scienza della meteorologia. I fenomeni meteorologici sono descritti e quantificati dalle variabili dell’atmosfera terrestre: temperatura, aria stress, vapore acqueo, flusso di massa, e le variazioni e le interazioni di queste variabili, e il modo in cui cambiano | alterare | modificare | regola} [/wpts_spin] più di tempo. Distinct scale spaziali sono utilizzati per descrivere e prevedere clima su locale , regionale e internazionale livelli.
Meteorologia, climatologia, fisica dell’atmosfera e chimica dell’atmosfera sono sotto-discipline delle scienze atmosferiche. La meteorologia e l’idrologia compongono il campo interdisciplinare dell’idrometeorologia. Le interazioni tra l’atmosfera terrestre e i suoi oceani sono parte di una tecnica oceano-atmosfera accoppiata sistema . La meteorologia ha applicazioni in {molti | numerosi | molti | molti campi diversi come l’esercito, la produzione, il trasporto, l’agricoltura e la costruzione.
La previsione numerica [wpts_spin]meteo (NWP) utilizza modelli matematici dell’atmosfera e degli oceani per predire il clima basato principalmente su presente tempo condizioni . Sebbene 1st tentò negli anni ’20, non fu until l’avvento della simulazione pc negli anni ’50 che numerica meteo previsioni creato realistico risultati . Un numero di international e i modelli di previsione regionali vengono eseguiti in distinct countries in tutto il mondo, using use esistente clima osservazioni trasmesse da radiosondes, meteo satelliti e altri sistemi di osservazione come input. I modelli matematici basati sugli stessi principi fisici identici possono essere utilizzati per generare sia breve -termine meteo previsioni o previsioni climatiche a lungo termine; questi ultimi sono ampiamente applicati per comprendere e proiettare il clima (cambiare | alterare | modificare | aggiustare). I miglioramenti made ai modelli regionali hanno allowed per significativi miglioramenti nelle previsioni di track e air top quality tropicali; tuttavia, tuttavia, i modelli atmosferici esegui in modo insoddisfacente nei processi di gestione che succede in una zona ragionevolmente ristretta posizione, come gli incendi. Manipolare i vasti set di dati ed eseguire i calcoli complessi richiesto a contemporaneo previsione numerica meteo esigenze alcuni di i più potenti [potenti | efficaci | forti} [/wpts_spin] supercomputer nel planet} [/wpts_spin]. Anche con la crescita (crescente | crescente | crescente | energia dei supercomputer, la previsione abilità dei modelli numerici clima si estende a circa sei giorni. Elementi che influenzano l’accuratezza delle previsioni numeriche contenere la densità e alta qualità di osservazioni utilizzato come input per le previsioni, insieme a carenze nei modelli numerici stessi. Le tecniche di post-elaborazione tecniche come la MOS (model output statistics) sono state sviluppato per aumentare la gestione degli errori nelle previsioni numeriche. Un molto più fondamentale dilemma si trova nella natura caotica delle equazioni differenziali parziali che governano l’atmosfera. È non possibile a risolvere queste equazioni precisamente , e piccolo errori sviluppare con il tempo (raddoppiando su ogni singolo 5 giorni). La comprensione attuale è che questo comportamento caotico limita le previsioni corrette a circa 14 giorni anche con completamente corretto input dati e un modello perfetto. Inoltre, le equazioni differenziali parziali impiegate nel modello richiesta devono essere integrate con parametrizzazioni per radiazione solare, processi umidi (nubi e precipitazioni), scambio termico, suolo, vegetazione, acque superficiali e gli effetti del terreno. In un lavoro per quantificare il grande quantità di incertezza intrinseca che rimane nelle previsioni numeriche, le previsioni di insieme sono state utilizzate dato che gli anni ’90 di aid misurano la sicurezza di sé nella previsione, e di ricevere benefico risultati più lontano nel futuro che altrimenti raggiungibile. Questo metodo analizza un numero di previsioni designed con un modello di previsione individual o multiple Modelli.Nel 1963, Edward Lorenz scoprì la natura caotica delle equazioni di fluidodinamica coinvolte nella previsione di meteorologia. Realmente piccoli errori di temperatura, venti o altri input iniziali offerti a modelli numerici amplificheranno e raddoppieranno ciascuno cinque giorni, creazione it impossibile per longy – range previsioni – quelle produced altro di due settimane prima – per prevedere lo stato dell’atmosfera con qualsiasi grado di previsione abilità . Inoltre, le current reti di osservazione hanno una scarsa copertura in alcune regioni, che introduce l’incertezza nello stato iniziale true dell’atmosfera. Edward Epstein riconobbe nel 1969 che l’atmosfera non poteva essere completamente descritta completamente con una singola esecuzione di previsione a causa dell’incertezza intrinseca, e propose employing un insieme di stocastico Monte Carlo le simulazioni per produrre significa e le variazioni per lo stato dell’atmosfera. Dagli anni ’90, le previsioni di ensemble sono state utilizzate (come previsioni di routine) per tenere conto della natura stocastica dei processi meteo – cioè, per risolvere la loro incertezza intrinseca. Questo tecnica {coinvolge | richiede | include | analizza [wpts_spin] numerose previsioni sviluppato con un modello di previsione individuale da facendo uso di diverse parametrizzazioni fisiche o variando le condizioni iniziali | condizioni | circostanze |} [/wpts_spin]. Starting nel 1992 con le previsioni dell’insieme preparato dal Centro europeo per le previsioni di Medium- Variety Clima (ECMWF) e National Prediction Environmental Prediction, le previsioni di ensemble modello sono state utilizzato a help definisce l’incertezza di previsione e estende la finestra in cui la previsione numerica clima è praticabile più lontano nel futuro di quanto altrimenti fattibile raggiungibili. Il modello ECMWF, la teoria dell’ensemble Program , uses vettori singolari per simulare la densità di probabilità iniziale, while l’ensemble NCEP, il Worldwide Ensemble Forecasting Method , fa uso di a strategia riconosciuto come riproduzione vettoriale. In un singolo modello- basato approccio , la previsione di insieme è generalmente valutata in termini di tipica delle previsioni di persona regard one variabile di previsione, come properly come il grado di accordo among una varietà di previsioni dentro l’ensemble program , come rappresentato dal loro spread general . L’ensemble spread viene diagnosticato via strumenti come i diagrammi di spaghetti, che mostrano la dispersione della quantità {one | 1 | a single | one in particolare sui grafici prognostici per [wpts_spin] distinct time steps in futuro. Un altro strumento esattamente dove spreads ensemble è impiegato è un meteogramma, che mostra la dispersione nella previsione di un particolare quantità per a single specifico location . È frequente per l’insieme diffuso da anche piccolo a incorpora il clima che in realtà si verifica , che può portare a previsioni sbagliate sulla diagnosi dell’incertezza del modello. Nello stesso identico modo che molti di previsioni da un singolo modello può essere impiegato a forma un insieme, un numero di modelli might potrebbe anche essere combinato a generate a una previsione di insieme. Questo approccio è noto come previsione di ensemble multi-modello, ed è stato dimostrato che aumenta previsioni rispetto a un singolo modello- basato strategia. I modelli inside di un ensemble multi-modello possono essere regolati

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